如何系统的学习数据可视化,BISQL必知必会
数据可视化不是一个单独存在的概念，是数据分析流程上的闪光点。作为数据分析的最后一环，可视化是对数据进行解读和展示，让繁杂的数据用更加直观的图表状态展示出来，是一种传达数据分析结果的手段。
数据可视化工具，如何系统的学习数据可视化？
数据可视化不是一个单独存在的概念，是数据分析流程上的闪光点。作为数据分析的最后一环，可视化是对数据进行解读和展示，让繁杂的数据用更加直观的图表状态展示出来，是一种传达数据分析结果的手段。
很多时候，将数据进行可视化处理可能比前面的数据分析更重要。经过了漫长的分析过程后，如何将数据更好的呈现出来变成了数据分析师们要考虑的点。好看的图表和不好看的图表，两者造成的差距是显而易见的。
要想系统的学习数据可视化，首先要有数据分析的基础知识。这方面就是老生常谈了，之前也回答过相关的问题。之后才是对可视化思路和方向的学习，以及对可视化软件的学习。
一、如何学习数据分析要想学习好数据分析，既需要学习书本上的知识，更需要动手实操。在这里推荐给大家几本数据分析的入门书籍以及几个方便实际操作的的数据网站。
1、《谁说菜鸟不会数据分析》
推荐指数：★★★★☆
这本书相当于是数据分析的入门级书了。讲解了一些同样数据分析技巧和通用分析知识。但是整本书是以excel为主的，想入门excel的同学可以看看。
2、《MYSQL必知必会》
推荐指数：★★★★★
相比于上一本书，这一本就是用sql进行数据分析必看的一本新手工具书了，内容非常全面有用。但是这种操作类的书籍还是需要大家动手试一试的，不然光看是没有什么意义的。
3、《Hadhoop数据分析》
推荐指数：★★★★☆
进阶式数据分析书籍，大数据分析必看！相比于前两本，这本已经是深入性的研究了。学习完前两本后可以来学一下这本，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。
4、可以用来练手的数据网站：
中国气象科学数据http://cdc.cma.gov.cn/中国遥感数据网http://ids.ceode.ac.cn/中国自然资源数据库http://www.data.ac.cn/index.asp美国航空航天局NASAhttp://daac.gsfc.nasa.gov/国家数据：中国国家统计局权威数据中研网数据：医疗、房产、制造业、服务业、零售消费、车辆等全行业数据投中研究院：投资领域的分析报告百度指数二、如何学习可视化数据可视化可不仅仅是将表绘制成图那么简单。可视化不仅需要对数据内容的精确掌控，还需要充分的图表知识以及可视化模型的累积才可以将数据充分的展现出来。要是希望将图表做的漂亮、有观赏性，还需要一定的设计背景。下面就给大家推荐几本学习可视化必不可少的三本书。
1、《The Visual Display of Quantitative Information》，Edward Turfte
推荐指数：★★★★★
这本书的作者是一个非常出名的耶鲁大学统计学家Edward Tufte。他也算是可视化研究的鼻祖的，当然他的书也变成了学习可视化必须要看的书之一。书中通过具体的例子，分析了一些可视化基本模型，值得一看。
2、《鲜活的数据：数据可视化指南》，Nanthan Yau
推荐指数：★★★★☆
这本书对于新手和老手来说都有看的价值，非常值得学习。
3、《数据可视化》，陈为
荐指数：★★★★★
这本可就是新手入门可视化的“保姆级”教程了，内容非常的全面。从可视化的定义和发展开始讲起，小白也不用担心自己看不懂了。
三、数据可视化工具要想学习可视化，不用工具是不可能的。也许会有很多人认为将数据可视化用excel就足够了，但是excel其实是远远不够的，你需要下面这几个工具：
1、FineReport
国产报表平台里的老大哥，拥有很强大的数据展现模式，而且有着大量的用户使用群体，帆软的finereport基本相当于数据可视化里的大众。
设计模式是通过后端设计模板的模式发布至前端，然后前端渲染展示，有一定的技术门槛，需要专门的技术人员运维，如果有专门的人员运维，比较的便利。
2、python
本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
3、FineBI
简洁明了的自助式数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。
怎么样，你学会了吗？
有没有好用的数据可视化工具推荐？
数据可视化功能，国内几款主流的BI产品都能实现，还是得根据你们公司的实际需求去挑选对比，思迈特软件的产品可以深入了解下，其功能、界面和服务都还不错。
企业级用的可视化数据平台有哪些？
在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……
要么就是像这样的……
而大部分人，差不多是这样的……
啊多么痛的领悟……
怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。
话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~
- 1 -Echarts没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。
貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……
除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。
如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。
Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。
- 2 -Highcharts这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。
它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。
Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。
- 3 -帆软报表（FineReport）FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。
目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。
数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表
还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~
- 4 -数说立方数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。
同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。
- 5- Power BIPower BI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。
哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具---FineBIFineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局如何在最短时间内选择合适的BI数据可视化工具？
短时间能够熟悉的BI软件建议可以用power bi.基本一个星期可以入门
发布于 2023-01-26 12:12:01